涛思数据TDengine

摘要： 小T导读： 工业大数据浪潮席卷而来，传统的 ETL（Extract-Transform-Load）流程在应对海量、高频时序数据和敏捷业务需求时捉襟见肘。数据湖虽解决了存储与灵活分析的瓶颈，却带来了数据沼泽化的治理难题。本文将回顾工业数据管理从 ETL 到 ELT 的演进路径，剖析工业数据治理的独特挑 阅读全文

摘要： 小T导读：在钢铁行业的数字化转型中，时序数据平台正发挥越来越关键的作用。北京首钢自动化信息技术有限公司（首自信）基于 TDengine TSDB，为某特钢钢铁信息化项目打造了一套高效的数据存储与分析平台：实现了每秒 25 万条数据的高并发写入，毫秒级高性能查询，高达 10% 的存储空间压缩率，助力钢 阅读全文

摘要： 在工业物联网快速发展的当下，企业普遍面临着两大挑战：一是设备种类繁多、接入标准不一，导致系统建设容易陷入“数据孤岛”；二是实时监控和多场景联动的需求越来越强烈，但传统数据库在高频写入与多维分析上难以兼顾，既拖慢了应用体验，也阻碍了创新落地。对于正加速布局数字化的产业园区来说，这些问题直接影响到智慧化 阅读全文

摘要： 在工业数字化转型的赛道上，“监控系统搭建” 一直是个让人头疼的难题：传统方案要写 SQL、调脚本、学可视化工具，一套流程走下来少则几天、多则几周，运维新增设备还得重复折腾。但现在，有了 TDengine TSDB + TDengine IDMP 的组合，这一切都变了——分钟级上线、零代码操作、AI 阅读全文

摘要： 在电力等智慧能源场景中，海量实时数据是业务的生命线。发电、输配电到终端用能，背后往往是千万级测点的高并发、高频写入。数据一旦延迟或丢失，意味着运维失灵、能效失控、甚至供电风险。新奥数能在服务某大型电力客户时，就直面这一挑战：社区版数据库在运维排查等方面暴露出明显瓶颈，无法支撑客户对 7x24 小时服 阅读全文

摘要： 小T导读：过去，工业数据平台解决的是“能不能存”的问题；今天，企业面临的却是“如何用”的难题。业务人员被复杂工具绑住手脚，管理者往往拿到滞后的信息。本文不仅剖析了数据消费的三大困境，更展示了 AI 原生平台正在带来的转变：像抖音改变内容消费一样，工业数据也进入“推送时代”，开启无问智推的新范式——让 阅读全文

摘要： 小T导读：广东盘古信息科技股份有限公司（下文简称盘古信息）成立于 2005 年，是一家基于工业互联网平台的数字化管理解决方案供应商，公司自主研发的 IMS（数字化智能制造系统）可为离散、流程及混合制造行业提供全方位的生产制造运营管理与系统集成解决方案。通过与涛思数据的深入合作，盘古信息基于 TDen 阅读全文

摘要： 8 月 3 日，在 2025 CCF 中国开源大会 上，CCF-光华青年开源基金捐赠授牌仪式顺利举行。作为捐赠企业之一，涛思数据在现场接受了由中国计算机学会（CCF）与中国光华科技基金会共同颁发的纪念牌匾。 这不仅是一份荣誉，更是一份责任。 公益 + 开源的创新模式 CCF-光华青年开源基金由中国计 阅读全文

摘要： 在不同的工业现场，我们常常看到这样的画面： 新能源场站里，光伏、风电、储能系统的实时数据以每秒数百万条的速度涌向云端；钢铁生产线上，数千万个测点时刻记录着设备的运行状态；化工厂的安全预警系统昼夜监测着每个关键节点的温度与压力。 这些数据被稳稳地“存”了下来，看上去一切井然有序。然而，当总部想要做一次 阅读全文

摘要： 从第一行代码到今天，我们始终在做一件事——用技术突破数据的边界。我们的高性能分布式时序数据库 TDengine TSDB，多次登上 GitHub 热门榜单，全球安装量超过 84 万例，覆盖 60+ 个国家。而今年，我们发布了全新的 AI 原生工业数据管理平台 TDengine IDMP，让数据不仅能 阅读全文